Transformer Models and BERT Model
This course introduces you to the Transformer architecture and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. You learn about the main components of the Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and how it is used to build the BERT model. You also learn about the different tasks that BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference.
This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.
Completa questa attività e ottieni un badge! Fai un passo avanti nella tua carriera nel cloud mostrando a tutti le tue nuove capacità.
Informazioni corso
Obiettivi
- Understand the main components of the Transformer architecture.
- Learn how a BERT model is built using Transformers.
- Use BERT to solve different natural language processing (NLP) tasks.
Prerequisiti
- Intermediate machine learning experience
- Understanding of word embeddings and attention mechanism
- Experience with Python and TensorFlow
Pubblico
This course is intended for those who are interested in learning about text classification, question answering, and natural language inference, such as:
- Data scientists
- Machine learning engineers
- Software engineers
Lingue disponibili
English
Cosa faccio al termine del corso?
Al termine di questo corso, puoi esplorare contenuti aggiuntivi nel tuo percorso di apprendimento o esplorare il catalogo formativo
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